Matplotlib 如何将Pandas dataframe / series数据保存为图形

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。它常常用于绘制各种统计图表等数据可视化。在分析和可视化数据时，我们通常使用Pandas进行数据操作，而Matplotlib则用来绘制图形展示数据的结果。本篇文章主要介绍如何使用Matplotlib将Pandas dataframe / series数据保存为图形。

阅读更多：Matplotlib 教程

Pandas dataframe / series数据

在开始讨论如何将Pandas dataframe / series数据保存为图形之前，我们需要先了解这两种数据结构。

Pandas dataframe

Pandas dataframe是Pandas库中最为重要的数据结构之一。它可以看做是Excel中的一张数据表，由多行和多列组成。每列代表一个特定的变量，每行代表一个数据点。这些变量可以是字符串、整数、浮点型或其他Python数据类型。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Ali', 'John'],
        'age': [23, 12, 31, 45, 27],
        'gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Male'],
        'city': ['New York', 'London', 'Beijing', 'Paris', 'Sydney']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果如下：

    name  age  gender       city
0    Tom   23    Male   New York
1  Jerry   12    Male     London
2   Mike   31  Female    Beijing
3    Ali   45    Male      Paris
4   John   27    Male     Sydney

Pandas series

Pandas series是一种类似数组的数据结构，由一组数据及其对应的索引组成。每个索引对应一个数据值，这些索引和值可以是各种类型。当然，series也可以看做是只有一列的dataframe。示例代码如下：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])

print(data)

输出结果如下：

0    1
1    3
2    5
3    7
4    9
dtype: int64

Matplotlib绘图

在了解了Pandas dataframe / series数据结构之后，我们接下来介绍如何使用Matplotlib将这些数据保存为图形。

折线图

折线图是一种最为常见的统计图形，通常用来表示时间序列、趋势分析等。在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数绘制折线图。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])

plt.plot(data)
plt.savefig('line_plot.png')

运行代码后，将会在本地磁盘中生成一个名为“line_plot.png”的图像文件，用来表示这个series数据的折线图。

直方图

直方图是一种常见的统计图形，通常用来表示数据分布、频率分布等。在Matplotlib中，我们可以使用hist()函数绘制直方图。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.Series([1, 3, 5, 5, 7, 9])

plt.hist(data)
plt.savefig('hist_plot.png')

运行代码后，将会在本地磁盘中生成一个名为“hist_plot.png”的图像文件，用来表示这个series数据的直方图。如下图所示：

箱形图是一种常见的统计图形，通常用来表示离散数据的分布情况、异常值等。在Matplotlib中，我们可以使用boxplot()函数绘制箱形图。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                     'Score': [90, 85, 80, 75, 70, 65]})

plt.boxplot(data['Score'], labels=data['Group'])
plt.savefig('box_plot.png')

运行代码后，将会在本地磁盘中生成一个名为“box_plot.png”的图像文件，用来表示这个dataframe数据的箱形图。

如何将结果保存为图像文件？

在使用Matplotlib绘制完图形后，我们可以使用savefig()函数将结果保存为图像文件。该函数有一个必选参数，即保存文件的路径和文件名。不同的文件格式有不同的后缀名，例如.png、.jpg、.pdf等。我们可以在savefig()函数中指定保存文件的格式。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])

plt.plot(data)
plt.savefig('line_plot.png')

运行代码后，将会在本地磁盘中生成一个名为“line_plot.png”的图像文件。同样的，我们也可以将其他类型的图像保存为相应的格式文件。

总结

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，可以用来绘制各种统计图表等数据可视化。在分析和可视化数据时，我们通常使用Pandas进行数据操作，而Matplotlib则用来绘制图形展示数据的结果。本文介绍了如何使用Matplotlib将Pandas dataframe / series数据保存为图形，包括折线图、直方图、箱形图等常见的统计图形。保存图像为文件时，我们可以使用savefig()函数将结果另存为图像文件。